A Amazon acaba de anunciar três inovações de inteligência artificial que prometem redefinir os padrões da logística e da experiência de entrega. São avanços que não apenas beneficiam clientes, mas também criam um ecossistema mais eficiente e sustentável para funcionários e parceiros de entrega.
As novidades — o sistema de mapeamento generativo Wellspring, um novo modelo preditivo de demanda e robôs com inteligência “agente” — representam a mais recente aposta da gigante do e-commerce em aplicações práticas de IA para superar os desafios do mundo real na cadeia de suprimentos.
Mapeamento generativo: IA para entregas cada vez mais precisas
Uma das grandes revoluções vem com o Wellspring, um sistema de mapeamento alimentado por IA generativa que transforma dados de dezenas de fontes — como imagens de satélite, redes viárias, footprints de edifícios, histórico de entregas e imagens de ruas — em informações extremamente precisas para motoristas.
Testado nos EUA desde outubro de 2024, o Wellspring já mapeou mais de 2,8 milhões de endereços em apartamentos e identificou pontos de estacionamento ideais para 4 milhões de locais em mais de 14 mil complexos residenciais — um processo que antes levaria anos.
Graças a isso, motoristas agora conseguem localizar entradas de prédios, unidades específicas e até salas de correspondência compartilhadas com muito mais agilidade — mesmo em bairros novos ou condomínios ainda ausentes nos apps de navegação.
O resultado? Menos erros de entrega, maior confiança no processo logístico e pacotes chegando exatamente onde os clientes esperam.
Fique por dentro!
A tecnologia Wellspring utiliza inteligência artificial generativa para analisar dados como imagens de satélite, mapas, fotos de entregas anteriores e instruções de clientes. Com isso, consegue identificar com precisão entradas de edifícios, números de apartamentos e locais de entrega compartilhados, permitindo que os motoristas entreguem no local exato com mais rapidez e menos tentativas frustradas.
Com o novo modelo de previsão de demanda baseado em IA, a Amazon consegue antecipar o que os clientes vão comprar, em que regiões e quando. Isso permite posicionar estoques mais próximos dos consumidores, resultando em entregas mais rápidas — em alguns casos, no mesmo dia. Além disso, reduz distâncias percorridas e emissões de carbono.
Não. A proposta dos robôs com IA é atuar como assistentes, assumindo tarefas repetitivas e de esforço físico, para que os funcionários possam se concentrar em atividades de maior valor, como solução de problemas e atendimento ao cliente. O foco é aumentar a segurança e a eficiência operacional, e não eliminar postos de trabalho.
Você sabia?
A operação da Amazon no Brasil já conta com mais de 12 centros de distribuição estrategicamente localizados em estados como São Paulo, Minas Gerais, Pernambuco e Rio Grande do Sul.
Com o avanço da IA e da automação em larga escala, a empresa já consegue oferecer entrega em até 1 dia útil em mais de 1.000 cidades brasileiras.
Hoje, o Brasil já desponta como um dos mercados mais dinâmicos e inovadores da Amazon globalmente, rivalizando em crescimento logístico com gigantes como EUA e Alemanha.
Previsão de demanda com IA: o que você quer, onde e quando você quer
Outra peça fundamental é o novo modelo de previsão de demanda da Amazon, que vai muito além do simples histórico de vendas.
O sistema agora incorpora variáveis como padrões climáticos e datas sazonais, ajustando automaticamente os níveis de estoque por região — com ganhos concretos: aumento de 10% na precisão das previsões nacionais e de 20% nas previsões regionais em milhões de itens populares.
Exemplo: protetor solar chega antes nas praias de Cape Cod no verão; óculos de esqui, mais cedo em Boulder no auge da temporada. Além de encurtar prazos de entrega (muitas vezes para o mesmo dia), essa tecnologia reduz deslocamentos desnecessários, o tráfego e as emissões de carbono, já que os produtos certos chegam aos locais certos com mais eficiência. O sistema já está em operação nos EUA, Canadá, México e Brasil — e a expansão global continua.
Robôs com “inteligência agente”: conversas naturais e tarefas autônomas
A terceira inovação é talvez a mais futurista: uma nova abordagem para robôs industriais, que agora ganham capacidade de entender linguagem natural, tomar decisões e agir de forma mais autônoma.
Imagine um operador simplesmente dizer: “Pegue todos os itens na caixa amarela à esquerda e coloque na caixa cinza.” E o robô executar a tarefa sem precisar de programação complexa.
Graças ao uso de Modelos de Linguagem Multimodais (VLM) e IA “agente”, robôs como o Proteus — que já movimenta pedidos de clientes — passam a operar com maior versatilidade, interagindo de forma mais intuitiva com humanos.
Além de aliviar tarefas repetitivas, a tecnologia libera os funcionários para atividades mais analíticas e estratégicas, acelerando o fluxo de trabalho e aumentando a segurança.
O impacto invisível: a IA que vai muito além da entrega rápida
O que parece, para o cliente final, um simples pacote chegando cada vez mais rápido em sua porta, esconde uma transformação tecnológica de proporções globais. Por trás da eficiência crescente, existe uma teia de sistemas inteligentes, robôs autônomos e modelos preditivos que aprendem e evoluem a cada dia. Hoje, a Amazon já conta com mais de 750 mil robôs integrados em sua cadeia logística mundial, atuando em sinergia com inteligência artificial de última geração para criar um ecossistema logístico que aprende com cada entrega.
Mas isso é só o começo. Cada nova camada de IA torna essa rede não apenas mais rápida, mas também mais resiliente, sustentável e adaptável. Estamos testemunhando uma revolução silenciosa que promete redefinir o futuro da logística — e não só na Amazon. O impacto dessas tecnologias vai muito além do comércio eletrônico: influencia a mobilidade urbana, o consumo energético e até o desenho das cidades.
Nos próximos anos, será cada vez mais difícil distinguir onde termina o mundo físico e onde começa o digital no fluxo global de mercadorias. A pergunta que fica é: até onde a inteligência artificial pode transformar a nossa experiência como consumidores — e como sociedade?
